Jamovi ile Kamu Maliyesi Analizi ve Modelleri

Kamu maliyesi; devletin gelir toplama, harcama yapma ve borç yönetimi süreçlerinin ekonomi, toplum ve piyasa dengeleri üzerindeki etkilerini inceleyen disiplinler arası bir alandır. Vergi politikalarının istihdam ve üretim üzerindeki çarpanları, kamu yatırım harcamalarının büyüme ve verimlilikle ilişkisi, transfer ödemelerinin yoksulluk ve eşitsizlik üzerindeki etkisi, bütçe açıklarının enflasyon ve faiz dinamikleriyle etkileşimi gibi pek çok soru kamu maliyesinin temel araştırma eksenleridir. Bu soruların yanıtı yalnızca kuramsal çerçeveden değil, aynı zamanda veri odaklı, tekrarlanabilir ve şeffaf analitik araçlardan geçer. İşte bu noktada jamovi, açık kaynak yapısı ve kullanıcı dostu arayüzüyle kamu maliyesi verilerini temizlemek, keşfetmek, modellemek ve raporlamak için güçlü bir istatistiksel laboratuvar sunar.

1) Kamu Maliyesinde Araştırma Sorularını Netleştirme

İyi bir çalışma net tanımlanmış bir problemle başlar. Örnek sorular:

• Doğrudan vergilerin (Gelir/Kurumlar) payındaki artış, toplam vergi gelirlerinin dalgalanmasını (volatilite) azaltır mı?

• Sermaye harcamalarının bölgesel dağılımı, verimlilik ve istihdam yaratma kapasitesini nasıl etkiler?

• Transfer harcamaları yoksulluk oranını hangi gecikmeyle düşürür?

• Bütçe açığı/GSYH oranı ile kısa-uzun vadeli tahvil faizleri arasındaki ilişki ne yöndedir?

Bu sorular, değişken kümenizi (vergi türleri, harcama sınıfları, borç stokları, faiz yapısı, büyüme, enflasyon, işsizlik, sektörel çıktılar), veri frekansını (aylık/çeyreklik/yıllık), örneklem aralığını ve yöntem seçimini (korelasyon, regresyon, zaman serisi, panel, nedensellik testleri) belirler.

2) Veri Kaynakları, Standartlaştırma ve Etik

Kamu maliyesi analizinde en sık kullanılan kaynaklar: bütçe gerçekleşmeleri, vergi tahsilat tabloları, fonksiyonel/ekonomik sınıflandırmaya göre harcama dökümleri, borç göstergeleri, makroekonomik diziler (GSYH, TÜFE, ÜFE, işsizlik, sanayi üretimi), sosyal göstergeler (yoksulluk, gelir dağılımı). Jamovi, CSV/XLSX/ODS/SAV dosyalarını doğrudan içe aktarabilir.

• Standartlaştırma: Farklı dönemlerdeki nominal serileri deflatör ile reel hale getirin (örn. 2015=100).

• Frekansta Uyum: Aylık vergi-serilerini çeyreklik makro göstergelerle eşleştirmek için toplulaştırma/enterpolasyon adımlarını “Compute” üzerinden açık biçimde kayda alın.

• Etik ve Şeffaflık: Kamu verisi çoğunlukla açıktır; yine de gizlilik içeren mikro verilerde anonimleştirme, maskeleme ve güvenli depolama ilkelerine uyun. Jamovi’de yaptığınız dönüşümleri kayıt altına almak, tekrarlanabilirlik için kritiktir.

3) Jamovi’de Veri Temizleme: Hatalar, Aykırılıklar, Eksikler

• Aykırı Gözlemler: Örneğin “KDV tahsilatı” serisinde belirli aylarda olağanüstü sıçramalar, vergi afları veya taksit yapılandırmaları kaynaklı olabilir. Kutu grafikleri ve z-skorlarıyla saptayın.

• Eksik Değerler: Eksikleri “Listwise deletion” yerine, ekonomik anlamlı yöntemlerle doldurun (örn. kısa boşluklarda lineer enterpolasyon; uzun boşluklarda harici kaynaktan tamamlayıcı veri).

• Tutarlılık Denetimi: Toplam vergiler = alt kalemler toplamı kontrolü, fonksiyonel sınıflandırmada payların 1’e (veya %100’e) yakınsaması gibi tutarlılık testlerini “Compute” ile otomatikleştirin.

4) Tanımlayıcı İstatistik ve Görsel Keşif

Jamovi’nin Descriptives ve Exploration modülleriyle:

• Vergi türlerinin paylarını (dolaylı/dolaysız/varlık vergileri) “stacked bar” olarak;

• Harcama fonksiyonlarını (eğitim, sağlık, altyapı, savunma, sosyal koruma) “treemap” ve “pareto” mantığıyla;

• Bütçe açığı ve borç stokunun zaman içi patikasını “line plot” ile;

• Vergi gelirlerinin döngüselliğini (çeyreklik mevsimsellik) “seasonal plot” ile görselleştirin.
  Yorum: Görsel keşif, modellemeye geçmeden önce dinamiklerin sezgisel haritasını sağlar.

5) Korelasyon ve Nedensel Kurgulara Giriş

Konu kamu maliyesi olunca, korelasyon ≠ nedensellik uyarısı hayati. Yine de korelasyon haritaları hangi değişkenlerin birlikte hareket ettiğini göstererek model kurulumuna ışık tutar. Jamovi’nin korelasyon matrisi ve “heatmap”’leri ile vergi türleri–büyüme–enflasyon–işsizlik–faiz kümeleri arasındaki eşhareketi gözleyin. Nedensellik için ileride (bkz. Bölüm 12 ve 13) geçici şoklar, araç değişkenleri veya gecikmeli modeller gerekecek.

6) Basit ve Çoklu Regresyon: Esnek Bir Başlangıç

Örnek Model 1 (Çapraz-Zaman Karışık):
Bağımlı değişken: Dolaysız vergilerin toplam içindeki payı (DVPAY%)
Bağımsızlar: Kişi başı GSYH (reel), işsizlik oranı, kayıt dışı endeksi, tüketim eğilimi (C/GSYH), siyasal/kurumsal sabitler
Jamovi’de Regression → Linear Regression:

• VIF ile çoklu doğrusal bağlantı;

• Artık analizleri ile lineerlik ve homoskedastisite kontrolü;

• Standartlaştırılmış katsayılar (β) ile karşılaştırmalı etki büyüklükleri.
  Uygulama: DVPAY%’in gelir düzeyi yükseldikçe arttığı, işsizlik yükseldikçe düştüğü; kayıt dışı azaldıkça arttığı gibi bulgular politika tonunu belirler.

7) Harcama Etkinliği: Sektörel Sonuçlara Bağlama

Eğitim/sağlık/altyapı gibi harcamaların çıktı göstergeleriyle ilişkilendirilmesi gerekir.

• Eğitim: Öğrenci başına harcama ↔ PISA/karne göstergeleri.

• Sağlık: Sağlık harcaması ↔ yaşam beklentisi, bebek ölüm oranı.

• Altyapı: Altyapı yatırımı ↔ lojistik performans endeksi, sanayi üretimi.
  Jamovi’de çoklu regresyon ve etkileşim terimleri (ör. “altyapı*sanayi yoğunluğu”) ile bağlama duyarlı etkiler ölçülebilir.

8) Vergi Kompozisyonu ve Konjonktür: Esneklik Analizi

Vergi gelirlerinin büyümeye duyarlılığı (buoyancy) ve esnekliği (elasticity) kamu mali disiplini açısından kritiktir. Jamovi’de log-log modellerle büyüme esnekliği tahmin edin:

• log(Vergi Geliri) = α + β log(GSYH) + ε
  β>1 ise konjonktüre duyarlılık yüksektir; krizlerde gelir hızla erir. Bu sonuç, yedekleme fonu ve otomatik dengeleyici tasarımı için yol gösterir.

9) Transfer Harcamaları ve Yoksulluk: Lojistik Yaklaşım

Bağımlı değişken: Yoksulluk durumu (0/1)
Bağımsızlar: Kişi başı transfer geliri, hane büyüklüğü, eğitim, bölge, işgücü statüsü
Jamovi’de Logistic Regression ile odds ratio’ları raporlayın. Bulgular: Transferlerin eşik etkisi, hedeflemeye duyarlılık, bölgesel heterojenlik. Politika: “Hedefli transfer” tasarımında yoksulluk riski en yüksek kümelerde marjinal etkinin büyüklüğü.

10) Bütçe Açığı, Faiz ve Enflasyon Dinamiği: Zaman Serisi Perspektifi

Jamovi, varsayılan modüllerle temel zaman serisi araçlarını (dönüşümler, ACF/PACF grafikleri) görselleştirmek için yeterlidir; daha ileri ihtiyaçlarda R eklentileri kullanılabilir.

• Modelleme Fikri: Bütçe açığı/GSYH → kısa vadeli faiz → enflasyon gibi bir zincir; gecikmeli etkilerle ARDLveya basit gecikmeli regresyonlar kurulabilir.

• Yorum: Açığın artışı kısa vadeli faizleri yukarı iterken, kur ve enflasyon kanallarıyla ikinci tur etkiler doğurabilir. Jamovi’de gecikmeli değişkenler “Compute” ile üretilebilir.

11) Kamu Yatırımı–Büyüme İlişkisi: Çarpan Tartışması

Kamu yatırımının büyüme üzerindeki etkisi sektör ve dönem bağımlıdır.

• Panel Örnek: Bölgeler arası kamu yatırım payı ↔ bölgesel GSYH büyümesi.

• Etkileşim: “Yatırımkurumsal kalite” veya “yatırımözel sektör kredisi” ile tamamlayıcılık testi.
  Jamovi’de etkileşimli çoklu regresyonlarla “çarpan” büyüklüğüne dair ampirik ipuçları elde edilir.

12) Doğal Deneyler ve Farkların Farkı (DiD)

Vergi teşvikleri belirli bölgelerde/firmalarda uygulandığında doğal deney doğar.

• Tasarım: Tedavi grubu (teşvik alan il/sector) – Kontrol grubu (almayan)

• Ölçüm: Öncesi–sonrası dönemde istihdam/üretim/kayıt dışılık farklarının değişimi.
  Jamovi’de DiD regresyonu için etkileşim terimi “Tedavi*Sonrası” eklenerek etki ölçülür.

13) Araç Değişkeni (IV) ile Nedensellik Arayışları

Vergi gelirleri ve büyüme karşılıklı ilişkilidir; ters nedensellik riski vardır. Araç değişkeni (ör. politik takvim şokları, dış kaynaklı talep göstergeleri) yaklaşımı gerekli olabilir. Jamovi, R ekosistemindeki IV/2SLS prosedürlerine bağlanarak (örn. GAMLj, jAMM eklentileri veya Rj) uygulanabilir. Tasarım: Güçlü, geçerli (relevance/exogeneity) araçlar seçildiğinde vergi–büyüme katsayılarının yönü ve büyüklüğü daha sağlıklı yorumlanır.

14) Bütçe Kısıtı ve Borç Sürdürülebilirliği

Nominal bir muhasebe eşitliği olan kamu bütçe kısıtı, dinamik bir sürdürülebilirlik problemine dönüşür: birincil fazla, büyüme–faiz farkı (g–r), borç stokunun bileşimi.

• Uygulama: Jamovi’de “Compute” ile Borç/GSYH oranı projeksiyonları; farklı faiz–büyüme senaryolarına duyarlılık.

• Yorum: g>r senaryolarında borç oranı daha rahat stabilize olur; tersi durumda birincil fazla gerektiği büyüklükte ve hızda üretilmelidir.

15) Kamu–Özel Denge: Vergi Harcamaları (Tax Expenditures)

Vergi istisna, muafiyet, indirimleri genelde “görünmez harcama”dır. Jamovi’de normal vergi kanalıyla toplanması beklenen tutarı hesaplayıp, fiili tahsilatla farkını vergi harcaması olarak modelleyin. Sonra istihdam/yatırım/yenilik çıktılarına karşı regresyona sokarak maliyet–fayda analizine yaklaşın.

16) Yerel Yönetimler ve Mali Eşitleme

Belediye gelir–gider yapıları ile bölgesel hizmet çıktılarını ilişkilendirin.

• Model: Kişi başı yatırım harcaması ↔ altyapı erişimi (su, kanalizasyon, ulaşım);

• Heterojenlik: Gelir kapasitesi düşük belediyelerde transfer bağımlılığı ↔ hizmet kalitesi.
  Jamovi ile alt örneklem regresyonlarıyla heterojen etki haritaları çıkarın.

17) Kamu Tedarik ve Sermaye Projeleri: Maliyet Aşımı Analizi

Mega projelerde maliyet aşımı yaygındır. Jamovi’de planlanan–gerçekleşen maliyet serilerini, gecikme günlerini ve revizyon sayılarını toplayın; lojistik/lineer modellerle aşım olasılığı ve aşım büyüklüğünü, yüklenici deneyimi, projelendirme süresi, denetim yoğunluğu gibi değişkenlere bağlayın.

18) Çevresel Harcamalar ve Yeşil Dönüşüm

Karbon vergisi, yenilenebilir teşvikleri, enerji verimliliği harcamaları; emisyon, ithal enerji bağımlılığı ve yeşil istihdamla ilişkilidir. Jamovi’de eşanlılık riski nedeniyle gecikmeli spesifikasyonlar ve etkileşim terimleri (ör. “yenilenebilir teşviki*enerji yoğunluğu”) ile etkileri ayrıştırın.

19) Sosyal Politika ve Eşitsizlik: Gelir Dağılımı Ölçüleri

Gini, Palma, Theil endeksleri ile transfer ve vergi sonrası gelir dağılımını kıyaslayın. Jamovi’de endeks hesaplarını “Compute” ile kodlayabilir; farklı politika dönemlerinde endeks farklarını bootstrap güven aralıklarıyla değerlendirebilirsiniz.

20) Duyarlılık, Senaryo ve Stres Testi

Kamu maliyesi şoklara duyarlıdır: büyüme yavaşlaması, faiz sıçraması, kur şoku, doğal afetler.

• Senaryo Mekaniği: Jamovi’de parametre tabloları oluşturup (faiz, büyüme, kur) borç/GSYH, faiz yükü/gelir, açık/GSYH gibi oranları otomatik güncelleyin.

• Stres Testi: Kötümser–orta–iyimser patikalar; ihtiyat fonu gereksinimi ve vergi tabanı erozyonuna karşı tampon büyüklüğü.

21) Raporlama ve Paydaş İletişimi

Teknik çıktıları politika diline çevirmek kritik bir aşamadır. Jamovi’den dışa aktardığınız tabloları anlatı ile destekleyin: “β=0.35, p<0.05” demek yerine “Kişi başı GSYH’deki %1’lik artış, dolaysız vergilerin payını ortalama 0,35 puan yükseltme eğilimi gösteriyor” gibi yalın ve yön gösterici cümleler kurun. Belirsizlikleri şeffafça vurgulayın.

22) Örnek Olay A: KDV Oran Revizyonu

Bir KDV oran indirimini doğal deney gibi ele alın:

• Tedavi: Oranı düşürülen mal grupları

• Kontrol: Değişmeyen mal grupları

• Sonuçlar: Kayıt dışılık göstergeleri, tüketim artışı, vergi geliri esnekliği.
  Jamovi’de DiD ile etkileri ölçün; “kısa vadeli gelir düşüşü–orta vadeli taban genişlemesi” dengesi görülebilir.

23) Örnek Olay B: Bölgesel Teşvik ve İstihdam

Bölgesel vergi indirimleri sonrası istihdamın seyri: Jamovi’de panel kurgusu (bölgexzaman), etkileşim terimleri ve sabit etkiler yaklaşımı ile farklı eğilimleri kontrol ederek ortalama arsa etkisini yakalayın.

24) Jamovi’de Pratik Akış Şablonu (Adım Adım)

1. Veri İçe Aktarma: Bütçe kalemleri + makro diziler.

2. Dönüşümler: Reel hale getirme, mevsimsellik düzeltmesi, frekans uyumu.

3. Keşif: Tanımlayıcı tablolar, korelasyon haritası, sezonluk desenler.

4. Model 1: Vergi kompozisyonu ↔ makro göstergeler (çoklu OLS).

5. Model 2: Transfer ↔ yoksulluk (lojistik).

6. Model 3: Senaryo/stres testi (faiz–büyüme–kur).

7. Politika Notu: Bulguların sade anlatımı + sınırlılıklar + öneriler.

8. Raporlama: Grafik/tabloların otomatik dışa aktarımı ve versiyonlama.

25) Sınırlılıklar ve Sağlamlık Kontrolleri

• Ölçüm Hataları: Tahminlerinizin güven aralıklarını verin.

• Model Yanlılığı: Alternatif spesifikasyonlar (log/lin, gecikme uzunluğu).

• Seçim Yanlılığı: Tedavi ve kontrol gruplarını dengeleme (propensity score).

• Zaman Kırılmaları: Vergi reformları/kriz dönemleri için kukla değişkenler.

---

Sonuç (Özellikle Uzun ve Kapsayıcı)

Kamu maliyesi; devletin varlık nedeni olan ortak fayda üretimini, mali sürdürülebilirlik, etkinlik ve adalet ilkeleri altında somut kurum ve araçlara dönüştürme sanatıdır. Bu sanatın icrasında, veri yalnızca bir girdi değil, aynı zamanda meşruiyet ve hesap verebilirlik aracıdır. Çünkü kamu kaynaklarının toplanması ve harcanması süreçleri, demokratik diyaloğun ve toplumsal sözleşmenin özünü oluşturur. Dolayısıyla bilimsel yöntemle üretilmiş, şeffaf ve tekrarlanabilir kanıtlar; iyi niyetli bir niyetten daha fazlasını, kanıta dayalı politika standardını temsil eder.

Bu perspektiften bakıldığında jamovi, kamu maliyesi profesyonelleri, araştırmacılar, denetçiler ve karar vericiler için bir “ortak çalışma dili” kurar. Kullanıcı dostu arayüzü, açık kaynak doğası ve R ekosistemiyle entegrasyonu sayesinde jamovi; veri temizleme, dönüştürme ve keşiften ekonometrik modelleme ve raporlamaya uzanan kesintisiz bir boru hattı (pipeline) sunar. Bu boru hattı, bir yandan teknik disiplin sağlar: Versiyonlanabilir dönüşümler, tutarlılık kontrolleri, varsayım testleri ve sağlamlık analizleri tekil çabaları kurumsal öğrenmeye dönüştürür. Öte yandan iletişimi güçlendirir: Jargonu grafiğe, karmaşık tabloları sezgisel kıyaslamalara, katsayıları politika sonuçlarına çevirir.

Kamu gelirleri cephesinde, vergi kompozisyonunun (dolaylı/dolaysız), vergi tabanının genişliği, esneklik ve döngüsellik özellikleri; kriz ve patlayıcı dönemlerde bütçe riskini belirler. Jamovi’nin sunduğu log-log esneklik analizleri, korelasyon–regresyon çerçeveleri ve doğal deney tasarımları (ör. DiD), vergi politikasının hangi koşullarda sürdürülebilir bir gelir dengesi sağladığını ortaya koyar. Ülke/metropol/bölge kırılımlarıyla heterojenlik analizi yapıldığında, tek tip reçetelerin neden başarısız olduğuna dair ampirik kanıtlar görünür hale gelir. Vergi harcamaları(muafiyet/istisna/indirim) konusundaysa jamovi, görünmez maliyetleri görünür kılar: Aksi halde toplanabilecek vergi ile fiili tahsilat arasındaki fark, çıktı göstergeleriyle eşleştirilerek gerçek bir maliyet–fayda sentezine ulaşılır.

Harcama tarafında, fonksiyonel ve ekonomik sınıflandırmalar üzerinden yapılan modellemeler; eğitim/sağlık/altyapı gibi harcama kalemlerinin somut çıktılarla nasıl bağlandığını gösterir. Jamovi, etkileşim terimleri ve alt örneklem analizleriyle “bağlama duyarlı etki”yi yakalamanızı sağlar: Aynı eğitim harcaması, öğretmen niteliğinin yüksek olduğu bölgede daha yüksek, sosyoekonomik dezavantajın yoğun olduğu bölgede daha düşük marjinal fayda doğurabilir. Bu heterojenliğin haritalandırılması; “daha fazla kaynak” yerine “daha akıllı tahsis”in kapısını aralar.

Borç ve bütçe dengesi söz konusu olduğunda jamovi, makro–mali koordinasyonun nicel tartışmasını mümkün kılar. Faiz–büyüme farkı (g–r), birincil fazla patikası, borç vadesi ve kur kompozisyonu gibi göstergeler, basit ama güçlü senaryolarla test edilir. Kriz anlarında bütçe ve borç göstergelerinin nasıl tepki vereceğini öngören stres testleri, finansal istikrarın “sürpriz”lere dayanıklılığını ölçer. Bu tür testlerin, mali kural ve orta vadeli program gibi kurumsal çerçevelerle entegre edilmesi; ekonomik oyuncuların beklentilerini sabitleyerek risk primlerini aşağı çekebilir.

Nedensellik arayışında ise jamovi, doğal deneyler (bölgesel teşvikler, vergi oran revizyonları), araç değişkenleri ve gecikmeli spesifikasyonlar yoluyla daha sağlam çıkarımlar inşa etmenize yardım eder. Böylece politika sonucu ile politika öncesi koşullar arasındaki ayrımı bulanıklaştıran ters nedensellik ve eşanlılık tuzaklarından kaçınılır. Nedensel mimariyi doğru kurduğunuzda, “ne oldu?”dan “neden oldu?”ya ve “ne yapmalı?”ya ilerlersiniz.

Paydaş iletişimi, kamu maliyesi çalışmalarının sürdürülebilir etkisi için vazgeçilmezdir. Jamovi raporları; sade, tutarlı ve görsel açıdan anlaşılır bir dille paylaşıldığında, teknik analiz kamuoyu tartışmasını zenginleştirir. Demokratik hesap verebilirlik böylece rakamlara dayanır: Politika önerileri, iktidar değişse dahi, veri ve yöntem zemini üzerinde tekrar test edilebilir. Bu, maliye politikalarını kısa vadeli döngülerden çıkarıp uzun vadeli toplumsal uzlaşılara taşıyan bir dayanıklılık üretir.

Son olarak, operasyonel bir öneri setini netleştirelim:

1. Jamovi’de veri boru hattınızı (içe aktarma → dönüşüm → keşif → model → senaryo → rapor) standart bir şablonhaline getirin ve kurumsal olarak versiyonlayın.

2. Esneklik ve duyarlılık analizlerini, bütçe hazırlık ve orta vadeli program takvimine entegre edin.

3. Doğal deney ve DiD tasarımlarını, vergi ve teşvik değişimlerini izleyebileceğiniz sistematik bir “politika günlüğü” ile destekleyin.

4. Bulguları, etki büyüklüğü–belirsizlik–uygulanabilirlik üçlüsünde değerlendirin; yalnızca istatistiksel anlamlılığa dayanmayın.

5. Nihayet, analizlerinizi açık veri ve açık yöntem ilkeleriyle paylaşarak kurumsal öğrenmeyi hızlandırın.

Kamu maliyesi, ekonominin kan dolaşımıdır; jamovi ise bu dolaşımı sayılarla görünür kılan stetoskop. Doğru sorular, temiz veri, sağlam yöntem ve açık iletişimle birleştiğinde, kamu maliyesi yalnızca defter tutmanın değil; refah, adalet ve geleceğe güven inşasının da bilimidir. Bu yazının sunduğu akış ve model kılavuzu, kurumunuza ya da araştırmanıza hemen uyarlanabilir niteliktedir: bugünden başlayarak veri boru hattınızı kurun, tekrarlanabilir analiz kültürünü yerleştirin ve politika tasarımını kanıtla güçlendirin.

Veri, modern dünyanın en değerli varlıklarından biri haline gelmiştir ve iş dünyasında, araştırmada ve karar verme süreçlerinde kritik bir rol oynamaktadır. Biz, veri analizi konusundaki tutkulu bir topluluk olarak, veri biliminin ve analizinin gücünü vurguluyoruz. Web sitemiz, işletmelerden akademisyenlere ve veri meraklılarına kadar herkesin veri analizi becerilerini geliştirmesine yardımcı olmayı amaçlayan bir kaynaktır. Misyonumuz, veri analizi sürecini anlaşılır ve erişilebilir hale getirmek, verilerin içinde gizlenen değeri açığa çıkarmak ve daha bilinçli kararlar almalarını desteklemektir.

Web sitemiz, geniş bir veri analizi yelpazesi sunmaktadır. Hangi sektörde olursanız olun veya hangi veri analizi aracını kullanıyorsanız kullanın, ihtiyaçlarınıza uygun hizmetler sunuyoruz. SPSS, R, Python, Excel veya diğer analiz araçlarını kullanarak veri madenciliği, hipotez testleri, regresyon analizi, zaman serisi tahmini, segmentasyon ve daha fazlasını içeren çeşitli analiz türlerini kapsarız. Ayrıca, öğrenmeyi kolaylaştırmak için zengin kaynaklar, öğreticiler ve interaktif araçlar sunuyoruz.